I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   2 ,  A p r il   201 8 ,   p p .   1084 ~ 1 0 9 1   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 2 . p p 1 0 8 4 - 1091          1084       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   No v el Sche m e  for  Mini m a l  Iterativ e P S O  A lg o rith m   for  Ex tending Ne tw o rk Life ti m e of  Wi reless Sens o r  Net w o rk       H e m a v a t hi P 1 ,   Na nd a k u m a r   A.   N. 2   1 Ja in   Un iv e rsity ,   Ba n g a lo re ,   In d ia   2 De p t  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   Ne w   Ho rizo n   Co l leg e   o f   En g in e e rin g ,   Ba n g a lo re ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 7 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Dec   2 8 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J an   1 0 ,   2 0 1 8     Clu ste rin g   is  o n e   o f   th e   o p e ra ti o n s  in   th e   w irele ss   se n so r  n e tw o rk   th a t  o f f e r s   b o t h   stre a m li n e d   d a ta  ro u ti n g   se rv ice s  a s  we ll   a s  e n e rg y   e ff icie n c y .   In   th is   v ie w p o in t,   P a rti c le  S w a rm   Op ti m iz a ti o n   ( P S O)  h a s  a lrea d y   p ro v e d   it s  e ffe c ti v e n e ss   in   e n h a n c in g   c l u ste rin g   o p e ra ti o n ,   e n e rg y   e ff ici e n c y ,   e tc.   Ho w e v e r,   P S O  a lso   su ff e rs   fro m   a   h ig h e r  d e g r e e   o f   it e r a ti o n   a n d   c o m p u tatio n a l  c o m p lex it y   w h e n   it   c o m e s  to   so lv in g   c o m p lex   p ro b l e m s,  e . g . ,   a ll o c a ti n g   tran sm it tan c e   e n e r g y   t o   th e   c lu ste r  h e a d   in   a   d y n a m ic   n e tw o rk .   T h e re f o re ,   w e   p re se n t  a   n o v e l,   sim p le,  a n d   y e t  a   c o st - e ff e c ti v e   m e th o d   th a t  p e rf o r m s  e n h a n c e m e n t  o f   th e   c o n v e n ti o n a l  P S O  a p p ro a c h   f o r  m in i m izin g   th e   it e ra ti v e   ste p s  a n d   m a x i m izin g   th e   p ro b a b il it y   o f   se lec ti n g   a   b e tt e r  c lu ste re d .   A  sig n if i c a n t  re se a rc h   c o n tri b u ti o n   o f   th e   p ro p o se d   sy ste m   is  it s   a ss u ra n c e   to w a rd s  m in i m izin g   th e   tran sm it tan c e   e n e rg y   a s  w e ll   a s  re c e i v in g   e n e rg y   o f   a   c lu ste r  h e a d .   T h e   stu d y   o u tco m e   p ro v e d   p ro p o se d   a   sy st e m   to   b e   b e tt e r  th a n   c o n v e n ti o n a l  sy ste m   in   th e   f o r m   o f   e n e rg y   e ff icie n c y .   K ey w o r d :   C lu s ter i n g   E n er g y   P o w er   P SO   W ir eless   s en s o r   n et w o r k     Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   He m a v ath i P ,   J ain   Un i v er s it y ,   B an g alo r e,   I n d ia.   E m ail:  h e m a v at h i.r esear c h @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     T h er e  h as  b ee n   e x te n s iv e  r e s ea r ch   w o r k   ca r r ied   o u t  to w ar d s   w ir eless   s e n s o r   n et w o r k   f o r   s o lv in g   v ar io u s   t y p es  o f   is s u e s   e. g .   en er g y   is s u e s   [ 1 ] ,   tr af f ic  m a n ag e m e n t  i s s u es  [ 2 ] ,   s ec u r it y   is s u es  [ 3 ] ,   r o u tin g     is s u es  [ 4 ] ,   lo ca lizatio n   i s s u es  [ 5 ]   etc.   T h er e  h as  b ee n   a  v o l u m i n o u s   a m o u n t   o f   i n v esti g atio n   ca r r ied   o u t  i n   th is   ar ea   f o r   ad d r ess in g   s u c h   is s u es,  b u t  s till   m aj o r it y   o f   t h e  i s s u e s   ar e  y et   to   m ee t   its   f u ll - p r o o f   s o lu tio n .   T h e   p r im ar y   ca u s e   o f   t h is   p r o b le m   i s   b asicall y   t h e  s e n s o r   n o d e,   w h ic h   is   v er y   s m all  i n   s ize,   p o s s es  lo w  co m p u tatio n al  ca p ab ilit ies,  an d   p o w er ed   b y   a  b atter y   t h at  h as  li m i ted   lif eti m e.   T h e  b ig g e s t  ch alle n g e   f o r   th e   r esear ch er s   to   p r o v e  th e  ap p licab ilit y   o f   t h eir   p r esen ted   s y s te m   i n   r ea l - ti m e  s e n s o r   n o d e  th a t is n o t  f o u n d   to   b e   d is cu s s ed   i n   m aj o r ity   o f   t h e  e x is t in g   r esear c h   w o r k .   Ho w e v er ,   s o m e  o f   t h e  r esear ch er s   a v o id   s u c h   p r o b le m s   b y   co n s id er i n g   eit h er   b en c h m ar k   test   b ed ,   o r   ad o p t  th e  co n f i g u r atio n   o f   s o m e   r ea l - t i m e   m o tes  e. g .   B er k le y   Mo te,   Mic aZ   m o te  [ 6 ] ,   etc.   Hen ce ,   o p ti m izatio n   i s   th e  b est  p o s s ib ilit y   i n   s u ch   s ce n ar i o   o f   n o d e  r eso u r ce s   co n s tr ain ts .   T h er e  ar e  v ar io u s   m et h o d s   b y   w h ich   o p ti m izati o n s   h a v e  b ee n   ca r r ied   o u t  to war d s   i m p r o v in g   t h e   p er f o r m a n ce   o f   s e n s o r   n o d e  e. g .   n eu r al  n e t w o r k ,   g e n etic  alg o r ith m ,   s w ar m   i n tell ig e n c es  etc  [ 7 ] .   P a r ticle   S w ar m   Op ti m izat io n   ( P SO)   i s   o n e  s u c h   tec h n iq u e  t h at  u s e s   m a n y   n u m b er s   o f   iter atio n s   in   o r d er   to   ex p lo r e   th e  b est   s o lu tio n   a g ai n s t   th e   p r o b lem s   p o s ed   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   Fr o m   co m p u tatio n al   v ie w p o i n t,   P SO  en h an ce s   t h e   ca n d id ate  s o l u tio n   in   t h e  p er s p ec tiv e  o f   t h e   an ti c ip ated   o u tco m e s   a n d   g iv e n   p r o b le m   in   w ir ele s s   s e n s o r   n et w o r k .   T h e  p r o b le m   i s   o p ti m ized   b y   co n s id er i n g   th e   ca n d id ate  s o lu tio n   an d   its   p o p u la tio n   ( also   ca lled   a s   p ar ticles)  an d   t h is   f o r m   o f   t h e  ca n d id ate  s o lu t io n   i s   s u b j ec ted   to   iter ativ e  p r o ce s s i n g   in   o r d e r   to   o b tain   p er s o n al  an d   g lo b al  b est  o u tc o m e  f r o m   t h e  p o s itio n   a n d   v el o cit y   o f   th e  p ar ticle s .   T h e  p r i m ar y   r ea s o n   b eh in d   th e  ad o p tio n   o f   P SO   is   b asica ll y   it s   in telli g en ce - b ased   ap p r o ac h   th at  ca n   b e  p o s s ib l y   i m p le m e n ted   o n   an y   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       N o ve l S ch eme   fo r   Min ima l I tera tive  P S O  A lg o r ith m  fo r   E xten d in g   N etw o r k  Lif etime  o f … .   ( Hem a va th i P )   1085   p r o b lem   ( b e  it  en g i n ee r in g   o r   s cien t if ic) .   P SO  is   co m p letel y   in d ep en d e n t  o f   co m p u ti n g   m u tatio n   w h ic h   h as   n o   o v er lap p in g .   T h e  v elo cit y   o f   t h e  p ar ticle  ca n   b e  m ec h an is m   f o r   in itiati n g   t h e  s ea r c h   p r o ce s s   a n d   th is   m ak e s   t h e  ca lc u latio n   p r o ce s s   o f   P SO  v er y   s i m p le.   I t  also   o f f er s   p o te n tiall y   b etter   r esu lts   as  co m p ar ed   to   o th er   o p ti m izatio n   tec h n iq u e s   ev er   u s ed   i n   w ir eles s   s e n s o r   n et w o r k .   Ho w e v er ,   th er e  is   al s o   ce r tain   ass o ciate d   u s a g e  o f   P SO - b ased   m ec h an is m   in   w ir eles s   s en s o r   n et wo r k .   P SO  is   a s s o ciate d   w i t h   p ar tial - o p ti m izat io n   p r o b lem   th at  al s o   ten d   to   m i n i m ize  th e  ac c u r ac y   lev e l  o f   v el o cit y   f ac to r   o f   th e  p ar ticle  as  w ell  a s   its   d ir ec tio n .   I t  is   al s o   n o t  a  p r ef er r ed   te ch n iq u e  f o r   s o l v i n g   th e   s ca t t er in g   p r o b lem s   i n   a n y   w ir el ess   n et w o r k .   Mo s t   i m p o r tan tl y ,   it  is   an   iter ati v e   p r o ce s s   a n d   it  w il l  b e  r eq u ir ed   to   s to r e  lo ts   o f   in f o r m ati o n   p er tain in g   to   its   in ter m ed iate  p ass e s   in   o r d er   to   p er f o r m   co m p ar ativ e   an al y s is   o f   th e   elite   o u tco m e  w it h   r esp ec t to   t h e  p er s o n a l   an d   g lo b al  b est  s o l u tio n .   Ho wev er ,   th er e  ar e  v ar io u s   w o r k   c ar r ied   o u t  in   ex is ti n g   s y s te m   w h er e  th e   p r o b lem s   ass o ciate d   w it h   t h e  en er g y   a n d   clu s ter i n g   in   w ir e less   s en s o r   n et w o r k   h as  b ee n   f o u n d   s o l v ed   b y   P SO - b ased   ap p r o ac h es.  I n   r ea l  s en s e,   th er e  ar e  o n l y   f e w   w o r k s   in   e x is t in g   s y s te m   w h ich   h as  a m en d ed   o r ig in al  P SO  i m p le m en ta tio n   a n d   h en ce ,   it   is   q u ite  ch a llen g i n g   to   ex p lo r e  th e  lev el  o f   e f f ec ti v en e s s   o f   ex i s tin g   s y s te m .   T h er ef o r e,   th e  p r o p o s ed   p ap er   in tr o d u ce d   a  n o v el  an d   s i m p l e  atte m p t  w h er e  th e  P SO  is   am en d ed   to   g et  its el f   f r ee   f r o m   n u m b er   o f   in cr ea s i n g   i ter ativ e  s tep s   as  a  p ar t  o f   r esear ch   co n tr ib u t io n .   T h e  s t u d y   o u tco m e  s h o w s   th at  p r o p o s ed   r ev is ed   v er s io n   o f   P SO  o f f er s   b etter   b e n ef ic ia l  ch ar ac ter is t ics  to   b o th   en er g y   e f f icien c y   a s   w ell   as  d ata  d eli v er y   s y s te m   i n   w ir eless   s e n s o r   n et w o r k .   Sectio n   1 . 1   d is cu s s e s   ab o u t  t h e  e x i s ti n g   li ter atu r es   w h er e  d if f er e n t  tec h n iq u e s   ar e  d is c u s s ed   f o r   P SO  b a s ed   s c h e m es  u s ed   i n   s o lv i n g   m u ltip le  r an g e s   o f   p r o b lem s   f o llo w ed   b y   d is c u s s io n   o f   r e s ea r ch   p r o b lem s   i n   Sectio n   1 . 2   an d   p r o p o s ed   s o lu tio n   in   1 . 3 .   Sectio n   2   d is cu s s e s   ab o u t  alg o r ith m   i m p le m en ta tio n   f o llo w ed   b y   d is c u s s io n   o f   r esu lt  an al y s i s   in   Secti o n   3 .   Fin all y ,   th e   co n clu s iv e  r e m ar k s   ar e  p r o v id ed   in   Sectio n   4 .     1 . 1 .   B a ck g ro un d   Ou r   p r io r   r esear ch   w o r k   h as  d is cu s s ed   d if f er en t  f o r m s   o f   ap p r o ac h es  f o r   r etain in g   m a x i m u m   e n er g y   in   w ir eles s   s en s o r   n et w o r k   [ 1 0 ] .   T h is   p ar t  o f   th e  s tu d y   w ill  f u r t h er   ad d   d if f er en t  f o r m s   o f   co n tr ib u tio n s   m ad e  b y   P SO  in   t h e  ar ea   o f   w ir eless   s e n s o r   n et w o r k .   C l u s ter in g - b ased   ap p r o ac h   w as  ad o p ted   f o r   en h an ci n g   n et w o r k   li f eti m e  u s in g   P SO  as  s ee n   in   t h e  w o r k   o f   Z h o u   et   al.   [ 1 1 ] .   Stu d y   to w ar d s   cl u s t er   h ea d   s elec tio n   is   also   ca r r ied   o u t  b y   N i  et  al.   [ 1 2 ]   w h er e  P SO  i s   u s ed   al o n g   w i th   F u zz y   lo g ic  f o r   o p ti m izi n g   cl u s ter i n g   p er f o r m a n ce   in   s e n s o r   n et w o r k .   P SO  al g o r ith m   w as  a ls o   f o u n d   to   o p ti m ize   en er g y   ef f icie n c y   ex cl u s iv e l y   f o r   s o f t w ar e - d ef i n ed   asp ec ts   i n   s en s o r y   ap p licatio n .   Xia n g   et  al.   [ 1 3 ]   h av e  p r esen ted   a  tec h n iq u e  f o r   en er g y   co n s er v atio n   f o r   s o f t w ar e - d ef in ed   s e n s o r   n e t w o r k .   I s s u e s   o f   m a in ta in i n g   h ig h er   d eg r ee   o f   f a u lt   to ler an ce   w h ile  s c h ed u li n g   t h e  allo ca tio n   p r o ce s s   o f   ta s k   ca n   b e  als o   h an d led   b y   P SO a s   s ee n   in   th e   w o r k   ca r r ied   o u t b y   Gu o   et  al.   [ 1 4 ] .   T h e  w o r k   ca r r ied   o u t  b y   P ar v in   [ 1 5 ]   h as  u s e d   P SO  f o r   o v er co m in g   n o n - p a r ticip atio n   p r o ce s s   o f   n o d es  d u r in g   a g g r e g atio n   p r o ce s s .   W u   a n d   L in   [ 1 6 ]   h a v e   in v esti g ated   t h e  e f f ec t  o f   P SO  f o r   ex p l o r i n g   th e   s p ec if ic  ab s o r p tio n   r ate  o f   w ir eless   b o d y   ar ea   n et w o r k .   St u d y   to w ar d s   allo ca tio n   o f   tas k   is   also   ca r r ied   o u t  b y   Yan g   et  al.   [ 1 7 ]   w h er e  th e  f o cu s   w a s   laid   o n   f o r m u lat in g   t r an s f er   f u n ctio n   a n d   u s ag e   o f   m u tatio n .   R a h m a n   an d   Ma ti n   [ 1 8 ]   h a v e  p r ese n t ed   th eir   co n tr ib u tio n   to w ar d s   en h an c in g   t h e   n et w o r k   li f eti m e  u s i n g   P SO   f o r   ex p lo r in g   t h e  b etter   p o s itio n   o f   th e  b a s e  s tatio n .   Ho   et  al.   [ 1 9 ]   h av e  u s ed   P SO  f o r   ass i s ti n g   in   r o u tin g   p r o ce s s   f o r   u n m an n ed   ae r ial   v e h icle   u s in g   co o p er ativ e   r ela y .   Usa g e  o f   P SO  w a s   s ee n   i n   t h e  w o r k   o f   L o s cr i  et   al.   [ 2 0 ]   w h o   h a v e  u s ed   co n s e n s u s   a s p ec ts   f o r   s ea r c h in g   b etter   ar e a  in   s en s o r   n et w o r k   f ield .   C h en   et  al.   [ 2 1 ]   h a v e  in tr o d u ce d   a  m ec h an is m   o f   c h ar g in g   d ep lo y m en t  i n   o r d er   to   en h a n ce   t h e  o p ti m al it y   o f   en er g y   p er f o r m an ce   in   s en s o r   n et w o r k .   Du   et  al.   [ 2 2 ]   h av e  p r esen ted   a  m ec h a n is m   o f   eli m in at in g   th e  elec tr o m ag n et ic  in ter f er en ce   w h ile  p er f o r m i n g   b ea co n in g   i n   w ir eless   s en s o r   n et w o r k   u s i n g   P SO.  T h e  w o r k   ca r r ied   o u t  b y   C h e n   et  al.   [ 2 3 ]   h as  u s ed   P SO  a s   w ell  a s   C u c k o o   s ea r ch   tec h n iq u e  i n   o r d er   to   s tr en g t h en   th e  s ec u r i t y   s y s te m   o f   W SN.  P SO   w a s   also   u s ed   f o r   ad d r ess i n g   t h e  s el f - lo ca lizatio n   p r o b lem   i n   w ir eles s   s e n s o r   n e t w o r k   b y   m o d i f y i n g   s o m e  o f   its   f u n ctio n al ities   a s   s ee n   i n   t h e  w o r k   o f   K u n   an d   Z h o n g   [ 2 4 ] .   T h ilag a v ath i  an d   Gee t h a  [ 2 5 ]   h av e   p r esen ted   a  s ea r ch   al g o r ith m   f o r   en h an ci n g   t h e  r esid u al   en er g y   o f   W SN .   E lh ab y a n   et  al.   [ 2 6 ]   h av e  p r esen ted   a  tec h n iq u e   f o r   en h a n ci n g   t h e  clu s ter in g   o p er atio n   w h ile  H u y n h   et  al.   [ 2 7 ]   h av e  d ev elo p ed   a  n o n - co n v e n tio n al  P S O   alg o r ith m   f o r   p r o lo n g i n g   t h e  n et w o r k   li f eti m e  ta k i n g   ca s e  s t u d y   o f   h eter o g e n eo u s   s e n s o r   n et w o r k .   I m p le m e n tatio n   o f   b in ar y   P S O  f o r   ass is tin g   i n   lo ca lizatio n   p r o b lem   w as  s ee n   in   t h e  w o r k   o f   Z ain   a n d   Sh i n   [ 2 8 ] .   C ao   et  al.   [ 2 9 ]   h a v e  i n v e s tig a ted   t h e  e f f ec tiv e n es s   o f   P SO b y   co m p ar i n g   w it h   t h e   co n v e n tio n al  ap p r o ac h   f o r   s o lv in g   lo ca lizatio n   p r o b lem .   J in g   et  al.   [ 3 0 ]   h av e  p r esen ted   a  s i m ilar   ap p r o ac h   w h er e   P SO  w a s   f o u n d   to   en h a n ce   t h e  clu s ter in g   o p er atio n   o f   W SN.  T h e  co m b in ed   wo r k   o f   R iaz  an d   Srir a m m a n o j   [ 31 ]   p r esen ted   th e   s u f f icie n t  au t h en ticatio n   m ec h an i s m   a n d   ac h ie v ed   s ig n i f ic an t  p o w er   r ed u n d an c y   in   W S N  lif eti m e.   A   n o v el   r ev ie w   w o r k   o n   P SO  b ased   c lu s ter i n g   r o u tin g   p r o to co l  in   W SN  w as  f o u n d   in   S u n   et  al.   [ 32 ]   an d   h in ts   f o r   p er f o r m a n ce   e n h an c e m e n t  i n   t h e  r o u ti n g   p r o to co l.  R u i  et  al.   [ 33 ]   d is cu s s ed   t h e   clu s ter i n g   r o u tin g   p r o to co l  in   W SN  an d   co m p ar ed   its   p er f o r m a n ce   w it h   e x is t in g   L E E C H  alg o r ith m .   T h is   p r o to co l  p r o v id es  th e  n o d es   en er g y   b ala n ce   an d   i m p r o v e s   th e  n et w o r k   li f eti m e.   T h er ef o r e,   th er e  ar e  v ar io u s   v ar ian t s   o f   th e   P SO  b ased   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 8   :   1 0 8 4   –   1091   1086   ap p r o ac h es  m ai n l y   to   s o l v e  clu s ter i n g ,   e n er g y   e f f icie n c y ,   a n d   lo ca lizatio n   is s u es  i n   w ir el ess   s en s o r   n et w o r k .   T h e  n ex t  s ec tio n   h i g h l ig h t s   th e  r esear ch   p r o b lem s   t h at  h as  b ee n   id en ti f ied   f r o m   t h e  ab o v e  m en tio n ed   r esear ch   ap p r o ac h es.       1 . 2 .   P ro ble m   I dentif ica t io n   T h e  p r o b lem   id e n ti f icatio n   o f   th e  p r o p o s ed   s tu d y   is   as  f o llo w s :   a.   E x is ti n g   ap p r o ac h es   u s in g   P SO  h as   th e   s p lit   e m p h as is   o n   cl u s ter in g ,   e n er g y   e f f icie n c y ,   a n d   lo ca lizatio n   p r o b lem s   w h er e  e n er g y   h a s   n o t  y et  r ec eiv ed   a  f u ll p r o o f   s o lu tio n .   b.   T h e  ex te n t  o f   a m e n d m e n ts   to w ar d s   u s in g   th e   n e w   v er s io n   o f   P SO  i s   v er y   les s   a n d   d o es n ' t  t u r n   o u t to   b e  a  p r ac tically   v iab le  s o lu tio n   i n   lar g e  s ca le  an d   d en s e  n et w o r k s .   c.   E x is ti n g   P SO  tec h n iq u es  a ls o   r en d er s   a  h i g h er   n u m b er   o f   ite r atio n s   to   o b tain   b etter   co n v er g en ce   p er f o r m a n ce .   T h er ef o r e,   it   lead s   to   co m p u tatio n al  co m p lex it y .   d.   C o m p lia n ce   w it h   s ta n d ar d   en er g y   m o d eli n g   is   le s s   f o u n d   to   b e  ad o p ted   in   ex is ti n g   lite r atu r e,   w h ic h   w it h o u t b en c h m ar k i n g   i s   v er y   h ar d   to   f in d   it s   ef f ec ti v e n es s   ag ai n s t e n er g y   e f f ec t iv e n ess .   T h er ef o r e,   th e  p r o b lem   s tate m en t o f   th e  p r o p o s ed   s tu d y   ca n   b e  s tated   as  “ Des ig n in g   a   co m p u ta tio n a l  fr ien d ly  a p p r o a ch   f o r   fo r mu la tin g   a   n o ve l  s elec tio n   o f  clu s terh ea d   to   o ffer   e n erg y  effic ien cy   in   a   w ir eless   s en s o r   n etw o r k. ”     1 . 3 .   P ro po s ed  So lutio n   T h e  p r o p o s ed   s y s te m   ad o p ts   an   an al y t ica l  r esear ch   m et h o d o lo g y   to   i m p le m en t  th e  o p ti m izatio n   alg o r ith m   b y   en h a n ci n g   th e  o p er atio n   ca r r ied   o u t  b y   co n v e n tio n al   P SO.   Fi g u r e  1   h i g h lig h t  t h e  d esi g n   f lo w   s ig n i f y in g   t h at  o p ti m izat io n   o f   P SO  w a s   ca r r ied   o u t  b y   co n s id er in g   d ec i s io n   v ar iab les  f o r m u la ted   b y   s en s o r   n o d es  an d   th eir   r esp ec tiv e   p r o b ab ilit y   o f   b ec o m i n g   a  cl u s ter h ea d .   T h e  d ec is io n   v ar iab les   ar e  also   d ep en d en t   o n   its   s ize  a n d   b o u n d   ( lo w er / h ig h er )   f o r   ef f ec t iv e  co n tr o l o v er   th e  P SO iter atio n s .       A l g o r i t h m   f o r   o p t i m i z i n g   P S O A l g o r i t h m   f o r   E n h a n c i n g   N e t w o r k   L i f e t i m e D e c i s i o n   V a r i a b l e s S i z e   B o u n d P o p u l a t i o n   S i z e I n e r t i a   W e i g h t I n e r t i a   W e i g h t   D a m p i n g   R a t i o L e a r n i n g   C o e f f i c i e n t u p d a t e p b e s t g b e s t A p p l y   L i m i t s   ( p ,   v ) S e l e c t   C H M i n i m i z e   E T x 1 s t   o r d e r   R a d i o - E n e r g y   M o d e l   Fig u r e  1 .   Desig n   Flo w   o f   P r o p o s ed   S y s te m       T h e  co n tr ib u tio n   o f   th e  p r o p o s ed   s y s te m   i s   its   n o v elt y   in tr o d u ce d   in   P SO  alg o r ith m .   T h e  alg o r ith m   u s e s   in er tia l  w ei g h t,  d a m p in g   r atio ,   an d   lear n in g   co ef f ici en t  ( b o th   lo ca l  a n d   g lo b al)   t o   in itiall y   p er f o r m   u p d atin g   u s i n g   a  n o v el  e m p ir i ca l  ap p r o ac h   to   o b tain   p er s o n al  b est  an d   g lo b al  b est.  Us in g   t h e  li m its   ap p lied   to   p o s itio n   an d   v elo cit y   alo n g   w it h   g lo b al  b est  o u tco m e  i s   u s ed   f o r   s elec ti n g   th e   ef f ec ti v e  cl u s ter h ea d s .   An   alg o r ith m   f o r   en h a n cin g   n et w o r k   li f eti m e  is   d esi g n ed   u s i n g   1 st   o r d er   R ad io - E n er g y   m o d el  f o r   co m p u ti n g   en er g y   r eq u ir ed   to   tr an s m i t  a n d   r ec eiv e   th e   d ata  p ac k e t.  I m p le m e n tat io n   o f   t h i s   m o d el   o n l y   e n s u r es  t h at   p r o p o s ed   s y s te m   ad h er es  to   an   e m p ir ical   m e th o d o lo g y   wh er e  en er g y   m o d elin g   i s   f o r m u lated   b y   it s   r ea l - d em a n d s   o f   co m m u n icatio n .   T h is   o p er atio n   is   f o llo w ed   b y   m i n i m izi n g   t h e  en er g y   r eq u ir e d   f o r   tr an s m i ttan c e   f o r   th e   cl u s ter h ea d   th a t  r es u lt s   i n   s ig n i f ica n t  r ete n tio n   o f   t h e  r esid u al  e n er g y   f o r   a  lo n g   r u n   o f   t h e  s e n s o r y   ap p licatio n .   T h e  co m p lete  o p e r atio n   o f   s av i n g   th e  tr an s m itta n ce   en er g y   is   ca r r ied   o u t  in   t wo   p h ases   w h er e  th e   f ir s t  p h a s e  f o c u s es  o n   th e  n o d e  to   clu s ter h ea d   an d   co m m u n ica tio n   a m o n g   clu s ter h ea d s   w h ile  t h e  s ec o n d   p h ase  f o c u s e s   o n   o n l y   clu s ter h ea d s   to   b ase  s tatio n .   T h e  s p ec if ic  ag e n d a  o f   t h e  p r o p o s ed   s y s te m   is   to   m i n i m ize   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       N o ve l S ch eme   fo r   Min ima l I tera tive  P S O  A lg o r ith m  fo r   E xten d in g   N etw o r k  Lif etime  o f … .   ( Hem a va th i P )   1087   th e  iter atio n   r eq u ir ed   to   ex p lo r e  th e  g lo b al  b est  s o l u tio n   in   P SO  th at  a s s i s ts   in   m i n i m izi n g   o v er h ea d s   an d   a n y   f o r m   o f   b o ttle n ec k   co n d itio n   o w i n g   to   i n cr ea s i n g   tr af f ic  c o n d itio n   i n   a  w ir eles s   s e n s o r   n et w o r k .   T h e  n e x t   s ec tio n   d is c u s s es  t h e  alg o r ith m   i m p le m e n ted   to   p u r s u e  t h e  f lo w   o f   p r o p o s ed   r ese ar ch   o b jectiv es  a s   s h o w n   i n   Fig u r e  1 .       2.   AL G O RI T H M   I M P L E M E NT A T I O N   T h e  p r o p o s ed   s y s te m   o f f er s   an   alg o r ith m   t h at  is   co n s tr u cted   b y   en h an ci n g   th e  P S O  alg o r ith m   ON t w o   p u r p o s es.  T h e  f ir s t  p u r p o s e  s er v e s   f o r   o p ti m izin g   th e  P SO  p er f o r m a n ce   b y   o b tain i n g   a   g lo b al  b es t   s o lu tio n   w ith   e x tr e m el y   les s   iter ativ e  s tep   u n li k e  co n v e n ti o n al  P SO  an d   th e  s ec o n d   p u r p o s e  is   m ai n l y   t o   ex ten d   th e   r esid u al   en er g y   o f   th e   s e n s o r   n o d e  a s   f ar   a s   p o s s ib le.   T h e  d is c u s s io n s   o f   t h e  al g o r ith m   ar e  a s   f o llo w s :      2 . 1 .   Alg o rit h m   f o r  O pti m izi ng   P SO   T h is   alg o r ith m   is   m ai n l y   r e s p o n s ib le  f o r   en s u r i n g   t h at  a n   ef f ec ti v e  cl u s ter   h ea d   is   s elec ted   f o r   o f f er i n g   b etter   o p ti m izatio n   p er f o r m a n ce   w it h   e n er g y   e f f i cien c y .   I t  i s   b elie v ed   t h at  i f   th e  cl u s ter   h ea d   is   s elec ted   p r o p er ly   th a n   n et w o r k   lif e ti m e  co u ld   b e  p o s itiv el y   en h a n ce d .   Her e  th e  s elec tio n   is   co m p letel y   b ased   o n   m u ltip le  p ar a m eter s ,   e. g . ,   n u m b er   o f   n o d es,  t h e  p o s it io n   o f   p ar ticles,  v e lo cit y   o f   p ar ticles,  u p d a tin g   p r o ce s s ,   co s t  f u n ct io n   in v o l v e d   in   P SO  m et h o d o lo g y .   T h e  alg o r ith m   f o r   o p ti m izi n g   t h e  P SO  is   m ai n l y   ca r r ied   o u t  f o r   r ed u cin g   th e  n u m b er   o f   iter ati v e  s tep s   i n v o l v ed   in   e x p lo r in g   th e  g lo b al  b est  f u n c tio n   in   P SO.  Fo r   th i s   p u r p o s e,   th e  al g o r ith m   co n s id er s   th e  i n p u t o f   η ( n u m b er   o f   p o p u latio n ) ,   p   ( p o s itio n ) ,   v   ( v el o cit y ) ,   σ   ( v ar ian ce ) ,   an d   r m ax   ( m ax i m u m   r o u n d s )   t h at  af ter   p r o ce s s in g   lead s   to   th e   r esu lt o f   s o l best   ( b est s o lu t io n ) .     A l g o r i t h m   f o r   o p t i m i z i n g   PSO   In p u t : η,   p ,   v ,   σ,  r max .   Ou t p u t : so l b e s t   S t a r t   1 .   Fo r i t = 1 :   r m a x   2 .   Fo r   i = 1 : η   3 .           p (σ min ,   σ s i z e ) ,   v (σ s i z e ) ,   c cf ( p a r ( i ) ) ,   p o s )   4 .           u p d a t e v ,   p b e s t , g b e s t   5 .           p a r ( i ) .   v = w . p a r ( i ) + c 1 . ϕ ( σ s i z e ) . (   p a r ( i ) . p b e s t - p a r ( i ) . pos ) + c 2 .   ϕ ( σ s i z e ) . ( g be s t . p o s - p a r ( i ) . p o s ) / /   ϕ r a n d   6 .           p a r ( i ) . [ v e l p o s] = [ max   m i n   v ] [ max   mi n   pos ]   7 .           p a r ( i ) .   p o s = p a r ( i ) . p o s + p a r ( i ) . v   8 .           p a r ( i ) . c = cf ( p a r ( i ) . p o s )   9 .           If p a r ( i ) . c < p a r ( i ) . c b e s t   1 0 .                 p a r ( p o s b e s t c be s t ) = p a r ( p o sc )   1 1 .             If p a r ( i ) c b e s t < c ( g b e s t )   1 2 .                   g b e s t = p a r ( i ) . b e st   1 3 .             E n d   1 4 .     E n d   1 4 .   so l b e s t g be s t   1 6 .   E n d   1 7 .   E n d   E n d     T h e  n u m b er   o f   cl u s ter s   is   eq u iv ale n t  to   th e  p r o d u ct  o f   t h e  n u m b er   o f   n o d es  an d   p r o b ab ilit y   o f   n o d e   to   o p t  f o r   b ec o m i n g   a  cl u s ter   h ea d .   T h e  alg o r ith m   i n itial l y   f in d s   t h e  p o s itio n ,   v elo cit y ,   an d   co s t  o f   th e  p ar ticle  u s i n g   m in i m u m   v ar ian ce ,   s ize   o f   v ar ia n ce ,   a n d   p o s itio n   attr i b u tes  ( L i n e - 3 )   f o r   all  n u m b er   o f   p o p u latio n s   ( η ) .   I t  th e n   o p ts   f o r   u p d at in g   t h e  v elo cit y ,   p er s o n al  b est   an d   g lo b al  b est  ( L i n e - 4 )   u s i n g   p o s itio n   an d   co s t   attr ib u te   o f   th e  p ar ticle.   T h e  n ex t  p ar t  o f   th e  s t u d y   co n s id er s   u p d atin g   t h e  o th er   p ar a m eter s   f o r   m ax i m u m   iter atio n   r o u n d s   u s i n g   t h e  e m p ir ical  e x p r ess io n   o f   v elo cit y   v   ( L in e - 5 ) .   T h e  n ex t  p ar t  o f   t h e  al g o r it h m   is   f o r   ap p l y i n g   th e  m a x i m u m   an d   m i n i m u m   li m it s   o f   v elo cit y   ( L in e - 6 )   f o llo w ed   b y   u p d atin g   t h e  p o s it i o n   p a r ticles  u s in g   e m p ir ical  e x p r ess io n   h ig h li g h ted   in   L i n e - 7 .   T h e  co s t  attr ib u te  i s   f u r t h er   e v alu a ted   co n s i d er in g   t h e  p ar ticle  p o s itio n   ( L i n e - 8 ) .   I f   th e  co s t  o f   th e  p ar ticle  is   f o u n d   to   b e  less   th a n   th e  b est  v al u e  o f   th e  co s t  ( L i n e - 9 )   th a n   th e   alg o r ith m   ch o o s e s   to   ass ig n   t h e  n o r m al  p o s itio n   as  b est  p o s itio n   an d   n o r m al  co s t  as  b est  co s t  ( L in e - 1 0 ) .   Ho w e v er ,   i f   t h e  p er s o n al   b est  co s t  o f   th e   p ar ticle  is   f o u n d   to   b e  less   t h an   t h e  g lo b al  b est  c o s t  th a n   ( L i n e - 1 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 8   :   1 0 8 4   –   1091   1088   th e  alg o r it h m   ap p lies   th e  p er s o n al  b est  co s t  to   th e  g lo b al  b e s t  co s t  ( L in e - 1 2 ) .     T h is   g lo b al  b est  co s t  is   f in all y   co n s id er ed   to   b e   th e  b est  s o lu tio n   it s el f   ( L i n e - 1 2   an d   L i n e - 1 5 ) .   Fo r   b etter   co n tr o l  o f   th e  iter atio n ,   th e   alg o r ith m   ca n   r estrict  th e  i ter atio n   o f   b est  co s t  to   an y   v a lu e  ( in   th e  p r o p o s ed   s y s te m ,   w e  h a v e  iter ated   it  to   2 0   ti m e s   to   f o u n d   b etter   o u tco m es).   T h er ef o r e,   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   co u ld   s u cc ess f u ll y   o p tim ize  t h e  b est   p o s itio n   o f   th e   p ar ticle  w h ic h   i s   d ir ec tl y   m ap p ed   to   t h e   s elec tio n   p r o ce s s   o f   t h e  cl u s ter   h ea d .   He n ce ,   o p tim izin g   t h e  ex i s ti n g   P S O  o f f er s   b etter   co n tr o l  o f   th e  s elec tio n   m ec h a n is m   t h at  d ir ec tl y   ef f ec t s   en er g y   co n s er v atio n   in   t h e  d ata  f o r w a r d in g   p r o ce s s .       2 . 2 .   Alg o rit h m   f o r  E n ha ncing   Ne t w o rk   L if et i m e   T h is   alg o r ith m   i s   r esp o n s ib le   f o r   im p r o v i n g   t h e  n et w o r k   li f eti m e  o f   th e  s e n s o r   n et w o r k   w h er e  th e   f o cu s   is   la id   to   th e  e n er g y   b ei n g   d ep leted   b y   t h e  cl u s ter h ea d   its el f .   I t  is   b ec a u s e  i f   t h e  tr a n s m i ttan ce   e n er g y   o f   clu s ter h ea d   E tx   is   r ed u ce d   th an   a  s ig n i f ica n t  a m o u n t  o f   th e   en er g y   co u ld   b e  p o s tp o n ed   f o r   a  f aster   r ate  o f   d ep letio n   o f   th e  b atter y   o f   a  n o d e.   T h e  alg o r ith m   tak e s   th e  in p u t  o f   E   ( r esid u al  en er g y )   an d   N  ( n u m b er   o f   n o d es)  th at  a f ter   p r o ce s s in g   le ad s   to   a  g en er atio n   o f   o u tp u t a s   E out   ( r ev is ed   r esid u al  e n er g y ) .       A l g o r i t h m   f o r   E n h a n c i n g   N e t w o r k   L i f e t i m e   In p u t :   E,   N   Ou t p u t :   E o ut   S t a r t   1 .   D id = E ≤ 0   2 .   Fo r   i = 1 :   N ch   3 .           i d x = ( C id =   =   i )   4 .   E n d   5 .   Fo r   i = 1 :   N   6 .       E tx = α( d ,   P L )   7 .       E rx = β( P L )   8 .       E 1 =E - E tx &   E 2 = E( C H ( i d c ) ) - E rx / / i d c   i s  a   ma t r i x   t h a t   st o r e s i d e n t i t y   o f   t h e   c l u st e r e d   9 .   E n d   1 0 .   F o r   i = 1 : si z e ( C H )   1 1 .           E tx = α( d ,   P L + P L * P c o un t ( i ) )   1 2 .           E( C H ( i ) ) E( C H ( i ) ) - E tx   1 3 . E n d   1 4 .   If   ∑ E( C H ) ≤ 0   1 5 .       A p p l y   A l g o r i t h m - 1   1 6 .       C H n e w C H ( C C ,   N ch ,   x y ,   D id )   1 7 .       g e t E o ut E   1 8 .   E n d   E n d     T h e  alg o r ith m   f o r m u late s   a   s i m p le  co n d it io n   f o r   id en ti f y i n g   d ea d   n o d e  D id   a s   t h e  n o d e  w it h   les s er   r esid u al  e n er g y   E   ( L i n e - 1 ) .   T h e  i n itial  p ar t  o f   t h e  s t u d y   is   t o   o b tain   th e  ce n ter   p o in t   o f   t h e  clu s ter ,   an d   t h en   it  o b tain s   all   th e   i n d ex   o f   t h e  it h   clu s ter   ( L in e - 3 )   f o r   all   t h e  v a lu es   o f   cl u s ter h ea d s   ( L i n e - 2 ) .   Fo r   all  th e   n u m b er   o f   n o d es  ( L i n e - 5 ) ,   t h e  al g o r ith m   ap p lies   t h e  f ir s t  o r d er   r ad io - en er g y   m o d elin g   to   ap p ly   f u n c tio n   f o r   co m p u ti n g   tr a n s m itta n ce   en er g y   α   ( L i n e - 6 )   an d   r ec eiv in g   e n er g y   β   ( L i n e - 7 ) .   A   clo s er   lo o k   at  th e  ex p r ess io n   s h o w s   t h at  tr an s m itta n ce   en e r g y   d ep en d s   o n   E u cl id ea n   d i s tan ce   d   an d   p ac k et  len g t h   P L   ( L in e - 6 )   w h i le  r ec eiv in g   e n er g y   o n l y   d ep en d s   o n   p ac k et  le n g t h   ( L i n e - 7 ) .   T h e  n ex t  s tep   o f   t h e  al g o r ith m   is   m ai n l y   u s ed   f o r   m i n i m izi n g   b o t h   tr an s m itt a n c e  en er g y   E 1   a n d   r ec eiv i n g   en e r g y   E 2   u s in g   t h e  e x p r ess io n   s h o w n   in   L in e - 8 .   T h e  co m p lete   p r o ce s s   o f   m in i m iz atio n   o f   th e   en er g y   ( E 1   an d   E 2 )   is   o n l y   f r o m   m e m b er   n o d e  to   clu s ter h ea d   a n d   clu s ter h ea d   to   an o th er   cl u s t er h ea d .   T h e  alg o r ith m   n o w  r ev is es  th e  co m p u t at io n   b y   co n s id er in g   o n l y   co m m u n icatio n   f r o m   clu s ter h ea d   to   b ase  s tatio n   ( L i n e - 1 0 )   w h er e  f ir s t  t h e  co o r d in ates  o f   th e  clu s ter   h ea d s   ar e   o b tain ed   f o llo w ed   b y   co m p u tatio n   o f   tr an s m i ttan ce   en er g y   E tx   ( L in e - 1 1 )   b y   ap p l y in g   m at h e m atica l   ex p r ess io n s   o f   f ir s t - o r d er   r ad io - en er g y   m o d el  co n s id er i n g   t h e  i n p u t   ar g u m en ts   o f   E u clid e an   d is tan ce   b et w ee n   th e  cl u s ter   h ea d   a n d   b ase  s ta t io n ,   len g t h   o f   t h e  d ata  p ac k et,   an d   n u m b er   o f   cl u s ter   h ea d .   I t  th e n   r ed u ce s   th e   en er g y   b y   s u b tr ac tin g   i t  w it h   t h e  E tx   r ec e n tl y   co m p u ted   ( L in e - 1 2 ) .   T h e  p r o ce s s   is   ca r r ied   o u t  f o r   all  t h e  ac ti v e   clu s ter h ea d s   in   t h e  s en s o r   n et w o r k .   I n ter es tin g l y ,   in   ca s e  o f   th e  d ea d   o f   an y   clu s ter h ea d ,   th e  alg o r ith m   ap p lies   p r o p o s ed   P SO  ( L i n e - 1 5 )   to   co m p u te   t h e  n e w   cl u s ter h ea d   ( L in e - 1 4 ) .   T h e  co m p lete   co m p u t atio n   i s   ca r r ied   o u t  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       N o ve l S ch eme   fo r   Min ima l I tera tive  P S O  A lg o r ith m  fo r   E xten d in g   N etw o r k  Lif etime  o f … .   ( Hem a va th i P )   1089   to   f in d   t h e  d ea d   n o d e  an d   id en ti f y in g   t h e  p o s itio n   o f   th e  d ea d   n o d es  s o   th at  s i m u lta n e o u s   u p d ates  ca n   b e  ca r r ied   o n   th e  P SO  th at  f u r th e r   o p tim izes  t h e  o p er atio n   p r o c ess   in v o lv e s   in   p r o p o s ed   P SO  alg o r ith m .   I n   th i s   ca s e,   t h e  p r o p o s ed   P SO  alg o r it h m   is   ap p lied   co n s id er i n g   t h e  in p u t  ar g u m e n ts   o f   ( a)   b est  p o s itio n   C C ,     ( b )   n u m b er   o f   clu s ter h ea d s   N ch ,  ( c )   p o s itio n   in f o r m atio n   by ,   an d   ( d )   d ea d   n o d e  id en tit y   D id .   T h er ef o r e,   ir r esp ec tiv e  o f   a n y   p o s itio n   o f   th e   s e n s o r   n o d e,   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   i s   m ea n t   f o r   r ed u cin g   t h e   tr an s m itta n ce   e n er g y   o f   t h e   clu s ter   h ea d .   He n ce ,   t h e  n et w o r k   li f eti m e  o f   t h e  w ir e les s   s e n s o r   n et w o r k   is   s ig n i f ica n tl y   e n h a n ce d   w i th   le s s er   d ep en d en c ies  o n   t h e   p o s i tio n   o f   t h e  s en s o r   n o d es   co n s i d er in g   b o t h   d en s e  an d   s ca r ce   n et w o r k .   T h is   i n d ir e ctl y   m i n i m izes   th e  co m p u tat io n al  co m p le x it ies  a s s o ciate d   w i th   th e   i m p le m en ta tio n   o f   s w ar m   i n te llig e n ce   alg o r it h m   i n   a  w ir ele s s   s e n s o r   n et w o r k .   T h e  n ex t  s ec tio n   d is cu s s e s   th e  r esu lt s   o b tain ed   b y   i m p le m e n t in g   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m .       3.   RE SU L T   ANAL YSI S    T h e  im p le m e n tatio n   o f   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   i s   ca r r ied   o u t  u s in g   t h e  Ma tlab   an d   ass ess ed   co n ce r n i n g   b o t h   e n er g y   an d   d ata  d eliv er y   p ar a m eter s   f o r   ass ess in g   t h e  e f f ec t  o f   p r o p o s ed   P SO - b ased   o p tim izatio n .   T h e  s tu d y   o u tc o m e  w a s   co m p ar ed   w it h   co n v en t io n al  L E A C H  alg o r it h m   f o r   1 8 0 0   s i m u la tio n   r o u n d s .   T h e  o u tco m es  s h o w   t h at  p r o p o s ed   s y s te m   w it h   P SO  o f f e r s   b etter   n et w o r k   li f eti m e  ( Fig u r e  2 )   an d   b etter   th r o u g h p u t ( Fi g u r e  3 )   as c o m p ar ed   to   L E A C H.             Fig u r e  2 .   C o m p ar ativ e  An al y s is   o f   N u m b er   o f   A li v e  No d es     Fig u r e   3 .   C o m p ar ativ e  An al y s is   o f   T h r o u g h p u t       T h e  o u tco m e  s h o w s   th at   p r o p o s ed   s y s te m   o f f er s   s ig n i f ica n tl y   i n cr ea s ed   r ete n tio n   o f   ali v e  n o d es  w it h   5 0 %  i m p r o v e m en t   as  co n s id er ed   to o   co n v en tio n al  L E AC H  alg o r it h m   w h er ea s   it  a ls o   en s u r es  a   s m o o t h   g r ad ien t  asce n t  f o r   th r o u g h p u t   cu r v e  s h o w in g   b etter   p r ed ictab ilit y   o f   t h e  th r o u g h p u t  p er f o r m an ce   w h er ea s   t h e  cu r v e  o f   L E A C H   w it n es s   1 0 0 %  o f   n o d e  d ea th   j u s t  b e f o r e  ev en   co m p leti n g   5 0 %  o f   t h e  s i m u latio n   iter atio n .   A t   th e   s a m e  t i m e,   p r o p o s ed   s y s te m   d o esn ' t   h a v e  a n y   f o r m   o f   s to r ag e  d ep en d e n cies,  an d   h e n ce   it s   co m p u tatio n al  co m p le x it y   is   h ig h l y   n eg lig ib le.       4.   CO NCLU SI O N   A t  p r es en t,  th e r e  a r e  v a r i o u s   r es ea r ch - b ase d   te ch n iq u es  f o c u s ed   o n   im p lem en tin g   P SO  f o r   s o lv in g   m u ltip l e  p r o b lem s   in   a  w ir eles s   s en s o r   n etw o r k   th at  c o m es u n d e r   th e  r an g es  o f   c lu s te r in g ,   e n er g y   co n s er v at i o n ,   an d   l o c ali za t io n .   A lth o u g h   ex is tin g   P S O - b as e d   tech n i q u es  h av e  m ad e  s o m e  g o o d   p r o b le m s   i n   o b t ain in g   th e   b et te r   o u t c o m e,   w e  f in d   th at  s u ch   s o lu ti o n s   h av e  o v er lo o k e d   th e  p r o b l em s   ass o cia te d   w it h   th e  co m p u tati o n a l   co m p lex ity   in   P S O  d u e  to   its   h ig h er   in v o lv em en t  o f   it er ati o n .   T h e   p r o p o s ed   s y s tem   p r o v ed   th at   it   is   q u it e   f ea s i b le   t o   co n t r o l  th e  ite r a ti o n   o f   P SO   an d   s t ill   o b t ain   b ett er   en e r g y   ef f icien cy   an d   en h a n ce d   d at a  d e liv e r y   p e r f o r m an ce   in   a   w ir eless   s en s o r   n etw o r k   in   c o m p a r is o n   t o   th e  ex is tin g   s y s tem .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 8   :   1 0 8 4   –   1091   1090   RE F E RE NCES   [1 ]   W .   S u n ,   Z .   Ya n g ,   X.  Zh a n g ,   a n d   Y.  L i u ,   " E n e rg y - Ef f icie n t   Ne ig h b o r  Dis c o v e ry   in   M o b il e   A d   H o c   a n d   W i re les s   S e n s o r   Ne tw o rk s :  A   S u rv e y , "   i n   IE EE   C o mm u n ic a t i o n s  S u rv e y s  &   T u t o ri a ls ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 4 8 - 1 4 5 9 ,   T h ir d   Qu a rte r   2 0 1 4 .   [2 ]   Y.  G u ,   F .   Re n ,   Y.   Ji   a n d   J .   L i ,   " T h e   Ev o l u t i o n   o f   S i n k   M o b i li ty   M a n a g e m e n t  i n   W i re le ss   S e n s o r  Ne tw o rk s :  A   S u rv e y , "   i n   IE E E  C o mm u n i c a t i o n s  S u rv e y s &   T u t o r i a l s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   1 ,   p p .   5 0 7 - 5 2 4 ,   F irs t   q u a rt e r   2 0 1 6   [3 ]   K.  A .   S h im ,   " A   S u rv e y   o f   P u b l ic - Ke y   Cry p t o g ra p h ic   P rim i t iv e s  i n   W i re l e ss   S e n s o r  Ne tw o rk s , "   i n   IE E E   Co mm u n ic a ti o n s   S u rv e y s &   T u t o r ia ls ,   v o l .   1 8 ,   n o .   1 ,   p p .   5 7 7 - 6 0 1 ,   F irs t  q u a rt e r   2 0 1 6 .   [4 ]   M .   Z.   Ha sa n ;  H.  A l - Rizz o ;  F .   A l - T u r jm a n ,   " A   S u rv e y   o n   M u lt i p a t h   R o u t i n g   P r o t o c o l s  f o r  Q o S   A ss u r a n c e s  i n   Re a l - T im e   W irel e ss   M u lt im e d ia  S e n s o r   Ne tw o rk s , "   i n   I EE E   C o mm u n ic a t io n s  S u rv e y s   &   T u to ri a ls ,   v o l. P P ,   n o . 9 9 ,   p p . 1 - 1   [5 ]   S .   R.   J o n d h a le ,   R .   S .   D e s h p a n d e ,   S .   M .   W a lk e ,   a n d   A .   S .   J o n d h a le,  " Iss u e s  a n d   c h a ll e n g e s  i n   R S S I  b a s e d   t a r g e t  lo c a l iz a t i o n   a n d   tr a c k i n g   i n   w ire les s  se n s o r  n e tw o rk s , "   2 0 1 6   I n te rn a t i o n a l  C o n f e re n c e   o n   A u t o m a ti c   Co n tr o l  a n d   Dy n a m ic O p t im iza t i o n   T e c h n i q u e s ( ICA CDO T ) ,   P u n e ,   2 0 1 6 ,   p p .   5 9 4 - 598.   [6 ]   Y.  M .   Y u s o f ,   A .   K .   M .   M .   I sla m   a n d   S .   Ba h a r u n ,   " A n   e x p e r ime n t a l  st u d y   o f  W S N  tr a n sm iss i o n   p o w e r  o p ti m is a t i o n   u s i n g   M IC Az  m o te s, "   2 0 1 5   I n te r n a ti o n a l  C o n f e re n c e   o n   A d v a n c e s  i n   E lec tr ica l  E n g i n e e ri n g   ( ICA E E) ,   D h a k a ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 8 2 - 185   [7 ]   S a t c h i d a n a n d a De h u ri ,   " I n teg ra ti o n   o f   S w a rm   I n tel l ig e n c e   a n d   A rt if i c ial   N e u ra l  N e tw o rk , "   W o rl d   S c ie n t if ic ,   2 0 1 1   [8 ]   P a rs o p o u l o s ,   K o n s ta n t i n o s   E ,   P a rt icle   S w a rm   Op ti m iza ti o n ,   a n d   I n t e ll ig e n c e :  A d v a n c e s  a n d   A p p l ica t io n s:   A d v a n c e s   a n d   A p p l ica ti o n s ,   IG I  G l o b a l,   2 0 1 0     [9 ]   M a u r ice   C lerc ,   P a r ti c le   S w a rm   O p t im iza ti o n ,   Jo h n   W i ley   &   S o n s ,   2 0 1 3   [1 0 ]   He m a w a th i . p   a n d   T   G   Ba sa v a r a j u ,   “ A n   I n v e st ig a ti o n a l  S t u d y   o f   E n e rg y   Co n se rv a ti o n   T e c h n iq u e s   i n   H iera rc h i c a l   Ro u ti n g   P r o t o c o ls  i n   W ir e les s  S e n s o r  Ne tw o rk ” ,   I n ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  Co m p u ter   Ap p l ic a t i o n s   1 0 1 ( 7 ) : 1 4 - 1 9 ,   S e p tem b e r   2 0 1 4 .   [1 1 ]   Y.  Z h o u ,   N.   W a n g ,   a n d   W .   Xia n g ,   " C l u st e r i n g   H iera rc h y   P r o t o c o l  i n   W i re les s  S e n s o r  N e tw o rk s  U si n g   a n   Im p r o v e d   P S O A lg o r i th m , "   i n   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   5 ,   n o . ,   p p .   2 2 4 1 - 2 2 5 3 ,   2 0 1 7 .   [1 2 ]   Q.  Ni ,   Q .   P a n ,   H .   Du ,   C .   Ca o ,   a n d   Y.   Z h a i,   " A   No v e l  Cl u s ter   He a d   S e lec t i o n   A lg o r it h m   Ba se d   o n   F u z z y   Cl u s ter i n g   a n d   P a rt ic le  S w a rm   Op t im iza t i o n , "   in   I E EE /A CM   T r a n s a c t io n s  o n   C o m p u t a ti o n a l  B io l o g y   a n d   Bi o i n f o r ma t ics ,    v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   7 6 - 8 4 ,   Ja n . - F e b .     [1 3 ]   W .   X i a n g ,   N.   W a n g ,   a n d   Y .   Z h o u ,   " A n   E n e rg y - Ef f ici e n t  R o u t i n g   A lg o r it h m   f o r   S o f tw a re - De f i n e d   W irele ss   S e n s o r   Ne tw o rk s,"   i n   I E EE   S e n s o rs   J o u r n a l ,   v o l .   1 6 ,   n o .   2 0 ,   p p .   7 3 9 3 - 7 4 0 0 ,   O c t . 1 5 ,   2 0 1 6 .   [1 4 ]   W .   G u o ,   J .   L i,   G .   C h e n ,   Y.  N i u   a n d   C .   C h e n ,   " A   P S O - O p ti m i z e d   Re a l - T im e   F a u l t - T o le ra n t  T a sk   A ll o c a t i o n   A lg o r it h m   i n   W ire les s  S e n s o r  N e t w o rk s,"   i n   IE E E  T r a n s a c t io n s o n   P a r a l le l  a n d   D ist ri b u te d   S y st e ms ,   v o l .   2 6 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 2 3 6 - 3 2 4 9 ,   D e c .   1 ,   2 0 1 5 .   [1 5 ]   J.  Re j i n a P a rv i n   a n d   C.   V a s a n t h a n a y a k i,   " P a rt ic le  S w a rm   Op ti m iz a ti o n - Ba se d   C l u st e r in g   b y   P re v e n t i n g   Re s i d u a l   No d e s   i n   W i re les s   S e n s o r   Ne tw o r k s,"   i n   IE E E  S e n so rs   J o u r n a l ,   v o l .   1 5 ,   n o .   8 ,   p p .   4 2 6 4 - 4 2 7 4 ,   A u g .   2 0 1 5 .   [1 6 ]   T .   Y.  W u   a n d   C.   H .   L i n ,   " L o w - S A R  P a t h   Disc o v e ry   b y   P a r ti c le  S w a rm   Op ti m iza t i o n   A lg o ri t h m   in   W irele ss   B o d y   A re a   Ne tw o rk s , "   i n   I EE E   S e n s o r s   J o u r n a l ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   9 2 8 - 9 3 6 ,   F e b .   2 0 1 5 .   [1 7 ]   J.  Ya n g ,   H .   Z h a n g ,   Y.  L i n g ,   C.   P a n ,   a n d   W .   S u n ,   " T a sk   A ll o c a ti o n   f o r  W i re le ss   S e n s o r  Ne tw o rk   Us i n g   M o d if ie d   Bi n a ry   P a r ti c le   S w a rm   Op t im iza t i o n , "   in   IE EE   S e n s o r s J o u r n a l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   8 8 2 - 8 9 2 ,   M a rc h   2 0 1 4 .   [1 8 ]   M .   N .   Ra h m a n   a n d   M .   A .   M a t i n ,   " Ef f icie n t  a lg o r i t h m   f o r  p r o l o n g i n g   n e tw o rk   l if e t im e   o f   w ire les s   se n so r  n e tw o rk s , "   in   T s i n g h u a   S c ie n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l.   1 6 ,   n o .   6 ,   p p .   5 6 1 - 5 6 8 ,   De c .   2 0 1 1 .   [1 9 ]   D.  T .   Ho ,   E .   I.   G r ø t li ,   P .   B.   S u j it ,   T .   A .   Jo h a n se n   a n d   J.  B .   De   S o u sa ,   " Per f o rm a n c e   e v a l u a t i o n   o f  c o o p e r a ti v e   re l a y   a n d   P a r t icle   S w a rm   O p ti miz a ti o n   p a t h   p l a n n i n g   f o r  UA V  a n d   w ire les s  se n so r  n e t w o rk , "   2 0 1 3   I EE E  G l o b e c o m   W o rk s h o p s   (G C  W k s h p s ) ,   A tl a n ta ,   G A ,   2 0 1 3 ,   p p .   1 4 0 3 - 1408   [2 0 ]   V.  L o sc ri ,   E .   Na ta li z i o ,   F .   G u e rr ie ro ,   G .   A l o i ,   " P a r ti c le   sw a rm   o p ti m iza ti o n   sc h e m e s b a se d   o n   c o n se n s u s   f o r  w ire les s   se n s o r   n e tw o rk s , "   A CM   D ig i ta l  L ib ra ry ,   p p .   7 7 - 8 4 ,   2 0 1 2   [2 1 ]   Y.  C .   C h e n   a n d   J.  R.   J ia n g ,   " P a rt i c le  S w a rm   O p ti miz a t io n   f o r C h a r g e r De p l o y me n t  i n   W i re l e ss   Re c h a r g e a b le S e n s o r   Ne tw o rk s , "   2 0 1 6   2 6 t h   I n te r n a t i o n a l  T e lec o m m u n ica t i o n   Ne tw o rk s  a n d   A p p li c a ti o n s  C o n f e re n c e   ( IT NA C) ,   D u n e d i n ,   2 0 1 6 ,   p p .   2 3 1 - 236.   [2 2 ]   J.  D u ,   L .   L i u ,   a n d   Y.   L i n g ,   " A n   e rr o r   b e a c o n   f il ter i n g   a l g o r it h m  b a se d   o n   p a rt ic le  s wa rm   o p t im iz a ti o n   f o r   u n d e rw a ter   wi re le ss   se n s o r   n e t w o rk s , "   2 0 1 6   I EE E  I n te rn a t i o n a l  Co n f e re n c e   o n   U b i q u it o u s  W i re l e ss   Br o a d b a n d   (IC UW B) ,   Na n j i n g ,   2 0 1 6 ,   p p .   1 - 4.   [2 3 ]   Z.   C h e n ,   X.  L i ,   B .   L v   a n d   M .   Jia ,   " A   S e l f - A d a p t ive   W ire les s  S e n s o r   Ne tw o rk   C o v e r a g e   M e t h o d   f o r  I n tr u s i o n   T o le ra n c e   B a se d   o n   P a rt icl e   S w a rm   O p ti m iz a ti o n   a n d   C u c k o o   S e a rc h , "   2 0 1 5   I EE E  T ru stc o m /B i g Da ta S E /I S P A ,  He ls i n k i ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 2 9 8 - 1 3 0 5 .   [2 4 ]   L .   Z h i - K u n   a n d   L .   Zh o n g ,   " N o d e   se l f - lo c a l iz a t i o n   a l g o r it h m  f o r wir e les s  s e n s o r n e t w o rk s b a s e d   o n   m o d i f ie d   p a rt ic l e   sw a rm   o p ti miz a ti o n , "   T h e   2 7 t h   C h i n e s e   C o n tr o l  a n d   D e c i s i o n   C o n f e r e n c e   ( 2 0 1 5   CCD C) ,   Qi n g d a o ,   2 0 1 5 ,     p p .   5 9 6 8 - 5971.   [2 5 ]   S .   T h il a g a v a t h i  a n d   B .   G .   G e e t h a ,   " E n e rg y - A w a re   S w a rm   Op t im iza ti o n   w i t h   I n terc l u s ter  S e a rc h   f o r  W irele ss   S e n s o r   Ne tw o rk , "   Hi n d a wi   P u b li s h i n g   C o r p o r a ti o n - S c ie n ti f ic W o r l d   J o u r n a l ,   2 0 1 5   [2 6 ]   R.   S .   E lh a b y a n   a n d   M .   C.   E .   Y a g o u b ,   " P a rt icl e   s w a rm   o p ti mi za ti o n   p r o t o c o l  f o r  c l u s ter i n g   i n   w ire les s   se n s o r   n e tw o rk s:  A  re a l is ti c   a p p r o a c h , "   P r o c e e d i n g s  o f   t h e   2 0 1 4   IE E E  1 5 t h   I n te r n a t i o n a l  C o n f e re n c e   o n   In f o rm a t i o n   Re u se   a n d   I n teg ra ti o n   ( IE EE   IRI   2 0 1 4 ) ,   Re d w o o d   C i ty ,   CA ,   2 0 1 4 ,   p p .   3 4 5 - 350.   [2 7 ]   T ro n g - T h u a   H u y n h ,   A n h - Vu   D i n h - D u c ,   C o n g - H u n g   T ra n   a n d   T u a n - A n h   L e ,   " B a l a n c e   P a rt ic le  S w a rm   Op t imi za t i o n   a n d   g r a v it a ti o n a l  se a r c h   a l g o r it h m  f o r  e n e r g y   e ff ic ie n t  i n   h e ter o g e n e o u s  wi re le ss   se n so r  n e t w o rk s , "   T h e   2 0 1 5   I E E E   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       N o ve l S ch eme   fo r   Min ima l I tera tive  P S O  A lg o r ith m  fo r   E xten d in g   N etw o r k  Lif etime  o f … .   ( Hem a va th i P )   1091   RI VF  I n te r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t i n g   &   C o m m u n ic a t i o n   T e c h n o l o g ies   -   Re se a rc h ,   I n n o v a t io n ,   a n d   Vis io n   f o r  F u t u re   ( RI VF) ,   Ca n   T h o ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 7 5 - 1 7 9 .   [2 8 ]   I.   F .   M .   Zai n   a n d   S .   Y .   S h i n ,   " Di str i b u te d   L o c a li za t io n   f o r  W i re l e s s  S e n s o r  Ne t w o rk s   Us i n g   Bi n a ry   P a rt i c le  S w a rm   Op ti miz a ti o n   ( B PS O) , "   2 0 1 4   I EE E  7 9 t h   Ve h ic u lar   T e c h n o l o g y   C o n f e re n c e   ( V T C  S p r i n g ) ,   S e o u l,   2 0 1 4 ,   p p .   1 - 5.   [2 9 ]   C.   Ca o ,   Q .   Ni  a n d   X.  Y i n ,   " C o mp a r is o n   o f  P a rt ic le  S w a rm   O p t imi z a t i o n   a l g o ri t h ms   i n   W ire les s  S e n s o r  Ne t w o r k   n o d e   l o c a l iz a ti o n , "   2 0 1 4   IE E E  In t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S y ste m s,  M a n ,   a n d   Cy b e r n e ti c s  (S M C) ,   S a n   Die g o ,   CA ,   2 0 1 4 ,   p p .   2 5 2 - 257.   [3 0 ]   Z.   J i n g ,   T .   L e   a n d   Z .   S h u a i b i n g ,   " A  n o v e l  c l u s ter i n g   a l g o ri t h m  b a se d   o n   p a r t icle   s wa rm   o p t imi z a t i o n   f o r  w ire les s   se n s o r  n e tw o rk s, "   T h e   2 6 t h   Ch i n e se   C o n tr o l   a n d   De c i si o n   C o n f e r e n c e   ( 2 0 1 4   C CDC ) ,   Ch a n g s h a ,   2 0 1 4 ,     p p .   2 7 6 9 - 2772.   [3 1 ]   S K .   Ria z ,   V.  S ri ra m m a n o j,   " S u f f icie n t  A u t h e n t ica ti o n   f o r  E n e rg y   Co n s u m p ti o n   i n   W i re l e ss   S e n so r  Ne tw o rk s" ,   T E L K OM NI KA   ( T e lec o mm u n ic a ti o n   C o m p u t i n g   El e c tr o n ics   a n d   C o n tr o l)   Vo l .   1 6 ,   N o .   2 ,   p p .   3 1 6   ~   3 2 2 ,     No v e m b e r  2 0 1 5 .   [3 2 ]   E n y a n   S u n ,   Ch u a n y u n   W a n g ,   F e n g   T ia n ,   " A   S u rv e y   o n   Cl u ste ri n g   R o u t i n g   P r o t o c o ls  Ba s e d   o n   P S O  i n   W S N" ,   T E L K OM NI KA   ( T e lec o mm u n ic a ti o n   C o m p u t i n g   El e c tr o n ics   a n d   C o n tr o l)   Vo l . 1 2 ,   N o . 7 ,   p p .   5 4 8 4   ~   5 4 9 0 ,     Ju ly   2 0 1 4 .   [3 3 ]   [3 3 ]   W u   R u i ,   X ia  Ke w e n ,   Ba i  Jia n c h u a n ,   Z h a n g   Z h iw e i ,   " A   No v e l   Clu ste ri n g   R o u t i n g   P ro t o c o l  i n   W irele ss   S e n s o r   Ne tw o rk " ,   T E L KOM N IK A   ( T e lec o mm u n ic a t i o n   C o m p u t i n g   E lec tr o n i c s a n d   C o n tr o l)   Vo l . 1 2 ,   No . 6 ,   p p .   4 2 8 3   ~   4 2 8 9 ,   Ju n e   2 0 1 4 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       H e m a v a th i  P   o b tain e d   B. E  f ro m   M a n ip a l  In st it u te  o f   Tec h n o lo g y ,   M a n ip a l  (U n iv e rsity   o f   M A HE) ,   In d ia.  S h e   c o m p lete d   M . T e c h   f ro m   Dr.  Am b e d k a r  In stit u te  o f   T e c h n o l o g y   B a n g a lo re ,   (V T U)  In d ia.  He r  a re a s o f   in tere st ar e   W ir e les s  S e n so r  Ne tw o rk s,  A d h o c   Ne tw o r k s.  Cu rre n tl y ,   sh e   is  p u rsu in g   P h . D .  a t  Ja in   Un iv e rsity ,   Ba n g a lo re .         Dr .   Na n d a k u m a r   A  N   o b tain e d   h is  B. S c   in   1 9 7 2 ,   BE  d e g re e   in   1 9 7 6   b o t h   f ro m   Un iv e rsit y   o f   M y so re ,   In d ia,  a n d   P h . D.  f ro m   Be rh a n p u r  u n iv e rsity   in   th e   y e a r  2 0 0 8   a f ter  g e tt in g   M . Tec h   f ro m   Un iv e rsit y   O f   Ro o rk e e   (p re s e n t  IIT   ROO R KEE)   in   th e   y e a r  1 9 9 0 .   He   is  w o rk in g   a s   P ro f e ss o r,   Ne w  Ho rizo n   Co l leg e   o f   En g in e e rin g   i n   th e   De p a rt m e n t  o f  Co m p u ter  s c ien c e   a n d   e n g in e e rin g ,   Ba n g a lo re .   His  re se a rc h   is  in   t h e   f ield   o f   Im a g e   p ro c e ss in g ,   p a tt e rn   re c o g n it i o n ,   in ter n e t  o f   th i n g s  a n d   o t h e rs .   He   is  a   li f e   m e m b e r  o f   IS T E.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.